应用液体芯片-飞行时间质谱技术筛选血清中肺癌标志蛋白
目的应用液体芯片-飞行时间质谱系统分析肺癌与对照组血清差异表达蛋白,筛选肺癌标志蛋白。方法将105例肺癌患者和90例对照者[44名正常人,46例良性肺疾病(BLDs)]的血清随机分成训练组(肺癌和对照各60例)和验证组[肺癌45例(早期13例,晚期32例),对照30例(正常及BLDs各15例)]。应用ClinProt及相关分析工具软件ClinProTools结合遗传算法(GA)等生物统计学和生物信息学方法分析上述195份血清。进行归一化平滑处理总离子流图(TIC),消除化学及电物理噪声;分析组间差异蛋白并计算差异大小,后按差异大小由大到小排列;应用GA对各差异蛋白的敏感性及特异性进行初步评价,...
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| Published in | Xi'an jiao tong da xue xue bao. Journal of Xi'an Jiaotong University (medical sciences). Yi xue ban Vol. 32; no. 1; pp. 17 - 22 |
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| Main Author | |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
西安交通大学医学院第二附属医院呼吸科,陕西西安,710004
2011
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| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1671-8259 |
Cover
| Summary: | 目的应用液体芯片-飞行时间质谱系统分析肺癌与对照组血清差异表达蛋白,筛选肺癌标志蛋白。方法将105例肺癌患者和90例对照者[44名正常人,46例良性肺疾病(BLDs)]的血清随机分成训练组(肺癌和对照各60例)和验证组[肺癌45例(早期13例,晚期32例),对照30例(正常及BLDs各15例)]。应用ClinProt及相关分析工具软件ClinProTools结合遗传算法(GA)等生物统计学和生物信息学方法分析上述195份血清。进行归一化平滑处理总离子流图(TIC),消除化学及电物理噪声;分析组间差异蛋白并计算差异大小,后按差异大小由大到小排列;应用GA对各差异蛋白的敏感性及特异性进行初步评价,建立判别模型并验证。结果比较肺癌及对照血清蛋白表达谱时共发现98个差异蛋白峰。质荷比(m/z)分别为1 865.81 u和4 054 u的蛋白在两组间差异最大,且这两种蛋白在肺癌组各样品谱图中的丰度大于正常对照组;以蛋白1 865.81 u为X轴,4 054 u为Y轴建立坐标系(坐标值代表相应蛋白丰度),观察样品分布,可见两组样品混杂差区域较小,说明这两种蛋白的区分肺癌和对照(正常人和BLDs)的能力良好。应用GA,以训练组数据建立判别模型时,系统筛选出一个由m/z分别为3 192.082、862.554、643.495、336.64、3 954.88、9 288.98 u及4 209.64 u的7个特征峰组成的诊断模型。以验证组数据进行交叉验证时,该模型对肺癌及对照的识别率分别为82.22%(37/45)和80.00%(24/30),对早期肺癌的识别率为76.92%(10/13)。鉴定所得到的m/z分别为1 778、1 8654、209 u蛋白峰,得出前两个蛋白峰均为C3f,而4 209 u则为真核细胞肽链释放因子。结论肺癌患者与正常人及BLDs患者血清蛋白质表达谱之间存在差异;使用ClinProTools结合GA等生物信息学方法有望筛选出肺癌诊断标志蛋白。 |
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| Bibliography: | lung cancer serum proteomics R734.2 diagnosis liquid chip and MALDI-TOF-MS; lung cancer; diagnosis; serum proteomics; ClinProt system liquid chip and MALDI-TOF-MS ClinProt system 61-1399/R |
| ISSN: | 1671-8259 |